Совместное международное исследование Alport и Turing Post показало, как четыре модели искусственного интеллекта видят разные поколения — бумеров, поколение X, миллениалов и зумеров.
Узнайте больше в полной версии ➞В исследовании были задействованы популярные генеративные модели из разных регионов — Midjourney, Stable Diffusion, YandexART и ERNIE-ViLG.
Искусственный интеллект анализировал пять ключевых сфер жизни каждого поколения: идентичность, отношения, работа/образование, образ жизни и потребительские привычки. Текстовые запросы состояли из нейтральных фраз по типу «Миллениал на работе», «Бумер отдыхает», чтобы избежать предвзятости и дополнительного контекста, которой мог бы исказить результаты. В общей сложности было проанализировано 1200 изображений.
По словам исследователей, они ожидали увидеть почти полное воспроизведение заложенных обществом стереотипов. Однако несмотря на некоторые совпадения, современные генеративные нейросети видят разные поколения не так стереотипно, как это принято в реальной жизни. В результате модели ИИ выявили новые отличительные характеристики поколений в разных странах мира.
В российском YandexART 33 процента зумеров показаны апатичными и задумчивыми. По мнению ИИ, дети в семье иксов больше проводят время преимущественно с одним из родителей. Так, в 67 процентов изображений в Stable Diffusion дети изображены исключительно с отцом, в то время как у Midjourney и YandexART семья собрана почти в полном составе.
По мнению генеративных нейросетей, Миллениалы и поколение Z выглядят примерно одинаково. Отсутствие стереотипных атрибутов скорее связано с минимальной разницей между поколениями, что также отразилось и на процессе обучения самих моделей.
При этом ИИ изображает миллениалов и зумеров (поколение Z) с заметным культурным и расовым разнообразием, намного превышающим показатели предыдущих поколений. Образы яркие и детализированные, что подчеркивает их уникальность и визуально выделяет среди других поколений.
«Надежность сгенерированных изображений в изучении поколений зависит от степени распространенности данных об этих группах, на которых и обучается ИИ. Большую роль здесь играет самоидентификация поколений в онлайн-пространстве. В случае с миллениалами и зумерами, сложно определить, что именно ИИ берет за основу — их образ в медиа, созданный другими людьми или в их собственных социальных сетях. Старшие группы, как правило, меньше делятся контентом о себе в интернете, поэтому нейросети часто опираются на восприятие этих поколений из рекламы и СМИ. Это напрямую влияет на результат генерации картинок», — сказал старший инженер по машинному обучению Стефани Кирмер.